Ganadores de la competición de exportación de Ultralytics YOLOv5
Descubre los ganadores de la competición de exportación de Ultralytics YOLOv5, que muestra lo mejor del despliegue de modelos de IA en distintos dispositivos.
Con el objetivo de ayudar a todo el mundo a entrenar y desplegar fácilmente los mejores modelos de IA de visión, hemos organizado nuestra primera competición de exportación de Ultralytics YOLOv5. Nos gusta estar en contacto con los miembros de nuestra comunidad de código abierto y siempre nos impresionan las numerosas aplicaciones que crean los usuarios.
Fecha límite#
La competición se celebró del 17 de mayo de 2021 al 31 de agosto de 2021 a las 24:00 UTC. Después de esta fecha, la competición se cerró y las propuestas posteriores no pudieron optar a premios en metálico.
Evaluación#
La evaluación tuvo lugar del 1 al 16 de septiembre de 2021. Nuestro equipo examinó minuciosamente cada propuesta.
10.000 $ en premios#
La mejor propuesta de cada categoría recibió la totalidad del premio de 2000,00 $ (2000,00 USD) de Ultralytics para esa categoría.
5 categorías#
Con la ayuda de nuestra increíble comunidad, creamos anteriormente 5 categorías que representan los escenarios de despliegue en el mundo real más populares para los modelos Ultralytics YOLOv5, incluidos Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU de escritorio y dispositivos Edge Android.
Propuestas#
Nuestros participantes han creado un repositorio público de GitHub para su propuesta, le han asignado una licencia de código abierto a su trabajo y han publicado su propuesta directamente en uno de los 5 hilos oficiales de propuestas de la competición EXPORT para que la comunidad pueda votar. Ten en cuenta que estos hilos eran únicamente para propuestas oficiales. Las preguntas o comentarios generales se han publicado directamente en este hilo o en una nueva discusión. Enlaces a las propuestas:
Ganadores de la competición#
Tras mucho deliberar, decidimos los ganadores de cada una de las cinco categorías, que representan los escenarios de despliegue en el mundo real más populares para los modelos Ultralytics YOLOv5. Nos pusimos en contacto personalmente con todos los participantes y posteriormente entregamos los premios a nuestros ganadores. ¡Hoy nos alegra poder compartir por fin contigo las mejores soluciones!
NVIDIA Jetson Nano#
Premio: 2000 $
Google Edge TPU#
Premio: 2000 $
Android#
Premio: 2000 $
Raspberry Pi#
Premio: 2000 $
Sin ganador *
CPU Intel/AMD#
Premio: 2000 $
Sin ganador *
*Las propuestas de esta categoría no cumplieron el conjunto mínimo de requisitos de cada criterio de evaluación. Por lo tanto, esta vez no se seleccionó ningún ganador para la categoría; sin embargo, en el futuro habrá más oportunidades para que los participantes vuelvan a competir.
¡Enhorabuena a los ganadores! No dejes de visitar sus repositorios.
"La biblioteca Ultralytics YOLOv5 es genial: se actualiza casi a diario, los modelos funcionan bien y la experiencia de usuario mejora continuamente. Gran parte de mi investigación consiste en desplegar ML en dispositivos integrados y ya había trabajado anteriormente con EdgeTPU, así que esto me pareció un reto divertido." Josh Veitch-Michaelis
¡También queremos dar las gracias públicamente a todos los que participasteis en nuestra competición de exportación! Tenemos la suerte de contar con numerosos miembros valiosos en nuestra comunidad de código abierto. Las contribuciones de todos vosotros son las que hacen grande a nuestra comunidad.
¡Seguid siendo increíbles y creando! 🚀
Puntuación#
Las propuestas de la competición de exportación se evaluaron según varios criterios: la sencillez y reproducibilidad de sus métodos de exportación, la calidad de su documentación, la calidad de la exportación y la velocidad y precisión de sus modelos exportados. Posteriormente, el equipo de Ultralytics y la comunidad puntuaron estas propuestas.
Calidad de la exportación (20 %)#
La exportación más sencilla tendrá el menor número de pasos, requerirá el menor número de argumentos/parámetros, utilizará el menor número de paquetes importados y podrá ejecutarse con la menor cantidad de código.
Calidad de la documentación (20 %)#
Las propuestas deben estar bien documentadas mediante un archivo de propuesta en Markdown. Debe explicarse cada paso, incluidos la configuración y los requisitos, cualquier ajuste o argumento, los pasos de exportación y la configuración del entorno desplegado, cuando corresponda.
Calidad de la propuesta (20 %)#
Debe incluirse cada aspecto de la exportación y el despliegue, empezando por un modelo oficial yolov5s.pt. En los entornos que requieran requisitos especiales, como Jetson Nano, deben proporcionarse y documentarse todos los paquetes o imágenes de Docker. En los despliegues para Android, también debe incluirse una aplicación de referencia para Android. Una propuesta debe incluir el 100 % de lo necesario para exportar y utilizar completamente un modelo YOLOv5.
Velocidad y precisión del modelo desplegado (40 %)#
Los modelos desplegados deben devolver resultados de inferencia prácticamente idénticos a los modelos oficiales YOLOv5 PyTorch (es decir, la inferencia con python detect.py --weights yolov5s.pt). La precisión de las soluciones desplegadas se analizará con un conjunto de prueba reservado de imágenes de Ultralytics que no están disponibles para el público. La velocidad también es muy importante, y se favorecerá especialmente a las soluciones de despliegue más rápidas. En Android, las exportaciones a los delegados de GPU, NNAPI y Hexagon recibirán la puntuación más alta en este apartado.
